Оглавление
Введение
. Теоретические аспекты функционирования BI-систем в сфере логистики
.1 Теоретические основы построения и функционирования BI-систем
.2 Аспекты теории логистики предприятия
. Анализ условий для разработки системы поддержки принятия решений
.1 Описание создания программного продукта
.2 Описание компании заказчика
.3 Организационная структура
.4 Продукты и услуги компании
.5 Основные бизнес-процессы предприятия
.6 Описание поставленных задач
. Практическая реализация системы поддержки принятия решений в сфере логистики на базе аналитической платформы Qlikwiev
.1 Построение базы данных проекта
.2 Реализация проекта на базе QlikView
Заключение
Список литературы
Введение
Научная ценность данной работы обусловлена важностью современных технологий, используемых для решения проблем, которые могут существовать в логистике предприятия.
В настоящее время большое количество компаний с различными типами производства должны преодолевать трудности, которые могут быть определены как логистические. Согласно этой информации, использование программных элементов, поддерживающих способы поиска решений данного типа проблем, представляется актуальным и потенциально необходимым. Система поддержки принятия решений должна обладать аналитическими возможностями для синтеза и комбинирования различных типов поступающей информации.
В ряде научных статей и исследований рассматриваются некоторые вопросы, связанные с этой темой (Isik и др., October/December 2011). И, хотя информация об использовании в сфере создания систем поддержки принятия решений в вопросах логистики предприятия аналитических платформ BI, таких как Qlikview, не является полной, она демонстрирует высокий потенциал применения такого типа систем. Именно поэтому тема использования аналитических платформ для разработки систем поддержки в области логистики является весьма актуальной и имеет высокую научную ценность.
Объектом исследования являются системы поддержки принятия решений.
Предмет научной работы заключается в разработке системы поддержки принятия решений в сфере логистики посредством использования аналитической платформы QlikView.
Основной целью реализации данной исследовательской работы является создание системы поддержки принятия решений на базе аналитической платформы QlikView, согласно логистике предприятия.
Для достижения этой цели необходимо выполнить следующие задачи исследования:
• изучить теоретические основы соответствующих тематике работы научных направлений;
• рассмотреть типы проблем, которые являются логистическими для основных процессов предприятия;
• найти функциональные возможности, которые QlikView может предложить в соответствии с материально-техническими потребностями предприятия;
• разработать программный продукт, который может использоваться в качестве системы поддержки принятия решений.
Важно подчеркнуть, что разработка программного
продукта в большой степени определяет практическое значение статьи, а также ее
научную новизну, как уже упоминалось ранее.
Для правильного понимания информации, представленной в данной работе, необходимо объяснить определения ключевых терминов, таких, как «логистика», «система BI».
Понятие «логистика» может быть определено несколькими различными способами, но согласно наиболее распространённым научным представлениям, логистика является областью экономической деятельности, которая управляет материальными и информационными потоками в областях производства и обращения (Ельдештейн, 2009).
Системы бизнес-аналитики (BI) ‒ это ряд различных программных продуктов, которые нацелены на анализ, сбор и представление деловой информации (Dedić, и др., 2016). QlikView, как аналитическая платформа, также может являться BI-системой, как заявлено на веб-сайте разработчика данного программного продукта.
Как уже упоминалось выше, современная наука располагает целым рядом статей, описывающих сферу разработки аналитических инструментов, но они не дают конкретных ответов, как создать рабочий программный продукт этого типа на основе аналитической платформы QlikView, которая может удовлетворить потребности предприятий в области логистики. Именно поэтому наиболее важной частью этого исследования является анализ и синтезирование информации из разных источников и создание оригинального плана построения системы поддержки.
На данный момент некоторые ученые, такие, как Ева Зиемба и Селина М. Ольшак (Olszak, и др., 2006), проводят исследования в области BI-систем и их использования в качестве инструмента помощи в принятии решений. Согласно их статье, существует три основных компонента, которые являются фундаментальными для всех систем данного типа (Olszak, и др., 2006). Среди них ключевые информационные технологии, ИТ-потенциал этих технологий и программные приложения, которые, в итоге, должны поддерживать функциональную базу для помощи в принятии решений в организации.
Учитывая современные условия, предполагающие широкое использование разнообразных программных продуктов, распространенность различных форматов файлов становится закономерной для ИТ-индустрии. В результате, подразделения компаний, ответственные за различные процессы, были вынуждены использовать различное программное обеспечение и хранить информацию в более удобных для них файловых форматах. Основная идея состоит в следующем: для полноценного анализа данных важно иметь возможность оперировать разными форматами данных как одним. Таким образом, возникает необходимость в программных продуктах, имеющих потенциал приобретения и хранения данных, наличии ETL (Extraction-Transformation-Load) инструментов и хранилищ данных (Olszak, и др., 2006).
Хранилища данных повсеместно используются для аккумуляции информации о процессах, проходящих в организации, а также о файлах, которые могут к ним относиться тем или иным образом.
Кроме того, подобные хранилища зачастую содержат сводки метаданных. Все данные на складах агрегируются и классифицируются для увеличения скорости поиска необходимой информации. Важность этих процессов объясняется спецификой хранимых данных. Это может быть связано с производством, управлением персоналом, продажами и т. п. Агрегирование данных осуществляется с использованием различных измерений. Например, личная информация о сотрудниках компании может быть агрегирована согласно отделу, где работник ведет свою деятельность, или географическому расположению отдела; остатки со склада также могут быть отсортированы в соответствии с различными периодами времени. В то же время метаданные ‒ это прием ускоренного извлечения данных, поскольку в нем хранится информация о них. Таким образом, он хранит информацию об информации внутри хранилища макета данных. Его можно сравнить с карточным индексом в библиотеке. Очевидно, что посетитель, использующий его, быстрее найдет нужные данные. В результате, метаданные также становятся инструментом для создания отчетов по управлению данными.
Полезность базы данных часто основывается на ее возможностях хранения информации из файлов различных форматов. Именно для этого и существуют инструменты ETL (Jörg, и др., 2010).
Согласно этому качеству, ученые выделяют четыре основные функции инструментов ETL, которые также могут расцениваться как классификатор для BI-систем (Meyer, June 2001).
Первый тип ELT-инструментов касается процесса извлечения и загрузки данных. Второй обеспечивает извлечение и загрузку информации с определенных текстовых файлов и форматов баз данных. Системы, построенные на основе ELT-инструментов данных типов, достаточно узко специализированы, но в большинстве случаев имеют быстрые в работе и надежные функциональные элементы для комбинирования, преобразования и обработки информации. Трансформация данных в системах третьего типа осуществляется менее быстро, чем в системах второго типа, но также обеспечивает сравнительно большую скорость комбинирования данных и их преобразования. Последний тип схож с третьим, однако предполагает наличие полностью интегрированной программной среды, которая может отображать и рассматривать решения для пользователей.
Основная идея такого разделения по типам состоит в том, чтобы показать, как различные виды систем, использующих те или иные инструменты ELT, балансируют между высокой рабочей скоростью и производительностью и количеством обрабатываемых файлов и информационных данных разных типов.
В связи с этим логичным представляется рассмотрение теоретических основ потенциала ключевых технологий бизнес-аналитики. Это вызвано необходимостью компаний обрабатывать огромное количество разных типов данных, которые разделены в соответствии с файловым форматом, но объединены по смыслу, и наоборот. Например, информация, которая должна иметь отношение к PR отделу, может быть объединена с логистическими данными.
В результате были изобретены инструменты OLAP и интеллектуального анализа данных, которые помогают более эффективно работать с информацией (Hyland, и др., Sep/Oct 2001).
Инструменты OLAP в большинстве случаев используются для формирования отчетов, которые создаются в соответствии с заданными пользователем размерами. Это помогает находить информацию, объединенную схожими темами. Более того, оптимизация поиска информации приводит к дальнейшему ускорению ее поиска. На практике более быстрый и простой поиск данных становится реальностью в данных условиях, фактическим же подтверждением данного предположения может служить понимание того, что SQL запросы строятся автоматически с помощью инструментов OLAP. В результате, вся система хранения данных получает возможность отвечать на вопросы типа «Кто?», «Почему?» или «Когда?» и «Что если?». (Hyland, и др., Sep/Oct 2001). Таким образом, информация, хранящаяся в таких системах баз данных, может анализироваться в соответствии с исторической перспективой для описания потенциального будущего, прогнозирования тенденций поведения клиентов. Безусловно, такой способ анализа данных мог бы дать компаниям преимущество в конкурентной рыночной среде.
По сравнению с инструментами OLAP, интеллектуальный анализ данных не отвечает на простые вопросы, такие как «Почему?» или «Кто?», но он также обладает способностью прогнозировать будущее, основанными на шаблонах, выявляемых закономерностях и формируемых правилах или основных принципах (Linoff, и др., 1997). Обобщение также является важной частью этого метода анализа данных. Основным преимуществом интеллектуального анализа данных является возможность создавать функции, формулы и графики, которые более понятны для пользователя. Важность процесса интеллектуального анализа данных связана с обнаружением ассоциаций, классификацией и анализом временных рядов, поскольку они могут быть успешно реализованы только с использованием представления, приемлемого для восприятия пользователем.
Чтобы понять, как детали, которые являются фундаментальными для систем BI, коррелируют друг с другом, необходимо объяснить, что ключевые информационные технологии являются базой для ИТ-потенциала, который, в свою очередь, становится платформой для приложения BI. И BI-приложения могут быть использованы в оптимизации логистики. Это предположение основано на понимании того, что логистические проблемы связаны с движением товаров и созданием условий для их хранения и сортировки (Sheffi, September - November 1985).
Это означает, что проблемы оптимизации логистики
включают транспортировку и распределение продуктов. Очевидно, что эти процессы
предполагают наличие большого количества данных, которые определяют проблему их
хранения и анализа. Это та область существования компании, ошибки в которой
могут быть весьма дорогостоящими. Восприятие людей определяет отсутствие
возможности соединить большое количество различных типов информации о качествах
продуктов и ценах маршрутов. Таким образом, особое значение приобретает
способность использовать систему, которая могла бы рассчитывать самый дешевый
вариант, учитывая опыт предыдущего внедрения логистических процессов.
Крайне важным для данной исследовательской работы является рассмотрение теоретических аспектов, связанных с проблемами, которые могут существовать в сфере логистики предприятий.
Таким образом, необходимо определить сферу задач логистики, рассмотрение которых сделает возможным корректное построение системы принятия решений, что, в свою очередь, позволит утвердить более высокую научную и практическую ценность для разрабатываемого в рамках тематики данной работы программного продукта.
Согласно этому, необходимо уточнить, что сам термин «логистика» употребляется в США и Западной Европе с 70-х годов прошлого столетия в значении теории оперирования различного рода потоковыми процессами, условно делимыми на три основные группы (Степанов, 2013):
1. Материальные (ресурсные потоки, оперирование ими)
2. Информационные (условия и стандарты коммуникаций, логистика коммуникаций)
. Финансовые (денежные и прочие финансовые активы, оперирование денежными средствами)
Важным уточнением в данном случае является понимание того, что существует большое количество различных определений слова «логистика», однако, исходя из тематики данной работы, логичным является принятие термина в значении, указанном ранее.
Логистика в современном мире призвана обеспечивать процессы товародвижения, а также процессы управления движением разного рода материально-технических ресурсов . Кроме прочего, логистика предприятия, как система, позволяющая поддерживать корректный уровень его функционирования, должна формироваться с учетом различных экономических, правовых, организационных и даже социальных аспектов (Аникин, и др., 1997).
Согласно этому предположению, логичным следствием является понимание того, что логистика предприятия будет существенно разниться в зависимости от страны базирования организации, ее размеров и функциональных особенностей построения бизнес-процессов.
Также можно предположить, что актуальность совершенствования систем логистики предприятий довольно высока по причине наличия широкого спектра потенциальных возможностей по их изменению, которые возникают в результате естественного научного прогресса.
Данное предположение также может служить обоснованием выбора тематики данной исследовательской работы.
Учитывая потенциальное многообразие проявлений логистики в деятельности предприятия, необходимо выделить ее сущность, которая позволит корректным образом выстроить требования к разрабатываемому программному продукту.
Таким образом, в сферу действия логистики входят:
1. Доставка определенного сорта (вида) продукции в определённой комплектации с необходимым наименованием в заранее установленных количествах при соответствии требуемым стандартам качества транспортировки продукции, учитывая точные сроки доставки и место расположение адресата.
2. Материально-техническое снабжение, одна из задач которого - закупка сырья (основных и вспомогательных материалов).